py3里默认文件编码就是utf-8,所以可以直接写中文，也不需要文件头声明编码了，干的漂亮你声明的变量默认是unicode编码，不是utf-8, 因为默认即是unicode了（不像在py2里，你想直接声明成unicode还得在变量前加个u）, 此时你想转成gbk的话，直接your_str.encode("gbk")即可以但py3里，你在your_str.encode("gbk")时，感
学习机器学习算法时，经常会碰到数理统计中置信区间、置信度，虽然学习过相关课程，但是每次遇到它总是懵懵懂懂，似懂非懂。为了对这两个概念有深入的了解，这里做了相关的介绍。为了不老是纠缠于数理统计理论，或者学习了概念之后又无法应用的情况发生，这里以一个机器学习特征工程中常用的异常值检测算法--3sigma模型，来解释这两个概念，这样你既学会了一种异常值模型，又弄懂了这个概念，这个买卖划得来。异常值检测算
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2023-10-07 23:15:33
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这篇文章主要介绍了Python3常用内置方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下max()/min()传入一个参数 (可迭代对象), 返回这个可迭代对象中最大的元素可以设置default关键字参数, 当这个可迭代对象为空时, 返回default的值传入多个参数, 返回这些参数中最大的参数多个参数必须是同类型的两种方法都可以设置k
对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布。这时， 我们就可以用高斯混合模型来进行描述。怎么入手呢？ 高斯混合模型：我们这么想，因为样本集合潜
前言“技术指标图像识别误差：±5μm/3σXY 台重复定位精度：±2μm/3σ；”3σ是什么
# Python 计算高斯分布的 3σ
高斯分布（或称正态分布）是统计学中一个非常常见的数据分布，因其具有许多重要的性质而广泛应用于各种领域，如自然科学、社会科学和工程技术。本文将围绕高斯分布的 3σ 规则展开讨论，并提供相应的 Python 代码示例。
## 什么是高斯分布？
高斯分布的概率密度函数（PDF）由以下公式定义：
\[
f(x) = \frac{1}{\sigma \sqr
高斯混合模型，是一种生成模型，不但可以进行聚类，因为掌握了每一类的概率模型，还可以进行每一类新实例的生成。、生成过程为： 假定生成m个实例，共有k个高斯分布可供选择；生成每个实例时，根据一组权重参数，先选取该实例所属集群的标签，根据标签从k个高斯分布中选取该集群对应的分布，然后再利用高斯分布采样出该实例，就完成了一个新实例点的生成。from sklearn.mixture import Gauss
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2023-10-29 08:43:40
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基于python的一种异常值快速判读剔除方法：“跳跃度”法所谓的异常数据，就是在重复测量数据列中，与其他数据明显不一致的数据。关于异常值的判断，主要有两种办法：技术性方法和统计学方法。前者是在对对象有一定的基本物理化学特性认识的基础上，判断测量数据的合理性；后者通过考察对象同样性质的数据进行正态性检验，从数据统计学角度判断数据的可信度。而对于一般为未知对象的光谱测量，由于缺乏对对象的预先判断，一般
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2023-09-27 18:52:37
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本篇内容： 坐标轴名称（axis label）：x 轴和 y 轴名称的设置 坐标系标题（title）：单坐标系标题、多坐标系标题、Figure 标题的设置 坐标轴刻度（tick label）：坐标轴刻度字号大小的设置 图片来自：Usage Guide首先定义绘图的 x 和 y 值，后续在各节展示绘制目标，统一就用这里定义的 x 和 y，不再赘述。x = np.arange(1, 5)
y = x*
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2023-08-04 13:22:25
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使用SPy打开和访问高光谱图像文件的标准方法是通过图像函数，它返回一个SpyFile对象的实例。SpyFile界面SpyFile是创建读取高光谱数据文件的对象的基类。 当创建一个SpyFile对象时，它提供了一个从相应的文件中读取数据的接口。 打开图像时，返回的实际对象将是SpyFile（BipFile，BilFile或BsqFile）的子类，与图像文件中的数据交错相对应。 让我们打开我们的示例图
1.sys函数,自行百度;2.copy函数,和Java中的copy一样,有浅拷贝深拷贝两种,自行百度;3.偏函数 这个函数挺有意思的,python的骚操作,用不用都行；from functools import partial
# 定义一个测试函数
def testPartialFunction(a, b, c=1):
return a + b + c;
# 使用偏函数,此时定义了
import cv2 as cv
import numpy as np
#传入灰度图像
#sigma是高斯分布的标准差，avr是均值
def makeNoise(img,sigma,avr):
img2=img.copy()#使用副本，不用原本的
row,col=img2.shape#row和col都是列表类型，代表行数，列数
for x in range(0,row):
这些函数不适用于复数；如果你需要计算复数，请使用 cmath 模块中的同名函数。将支持计算复数的函数区分开的目的，来自于大多数开发者并不愿意像数学家一样需要学习复数的概念。得到一个异常而不是一个复数结果使得开发者能够更早地监测到传递给这些函数的参数中包含复数，进而调查其产生的原因。
该模块提供了以下函数。除非另有明确说明
文章目录Python基础 P6 函数函数基础创建和调用函数的参数函数的返回值函数进阶函数文档作用域内嵌函数global和nonlocallambdafiltermap递归递归基础斐波那契数列进阶练习更多内容 Python基础 P6 函数函数基础随着编写的代码量不断增加，结构也日益复杂编程大师Martin Fowler先生曾经说过：“代码有很多种坏味道，重复是最坏的一种！”，要写出高质量的代码首先
# Python中的sigma求和
在数学中，sigma符号（Σ）代表求和的概念，即将一系列的数相加得到总和。在Python编程语言中，可以使用循环结构来实现sigma求和的功能。本文将介绍如何在Python中使用sigma符号来求和，并给出代码示例。
## Sigma求和的概念
sigma求和的一般形式为：
```
Σ (表达式, 初始值, 结束值)
```
其中，表达式是要进行求和的
# 如何实现"PYTHON种sigma"
## 整体流程
下面是实现"PYTHON种sigma"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义一个函数 |
| 3 | 计算sigma值 |
| 4 | 输出结果 |
## 代码实现
### 步骤1：导入必
文章目录基于3σ原则检测异常值代码实现测试基于箱型图检测异常值异常值的处理 基于3σ原则检测异常值3σ原则，又称拉依达准则。是指假设一组检测数据只含有随机误差。对其进行计算处理得到标准偏差，按一定概率确定一个区间，凡是超过这个区间的误差都是粗大误差，在此误差范围内的数据应予以剔除。正态分布概率公式中，σ表示标准差，μ表示平均数，f(x)表示正态分布函数。正态分布公式正态曲线下，横轴区间（μ-σ,
# 一文了解Python中的1sigma
## 什么是1sigma？
在统计学中，1sigma通常用来表示数据的标准差。标准差是一种衡量数据分散程度的指标，它表示数据集合中各个数据与平均值的偏离程度。1sigma表示在正态分布曲线中，平均值加减一个标准差范围内的数据所占的比例约为68.27%。
在Python中，我们可以使用一些库来计算数据的标准差，比如NumPy和Pandas。接下来，我们
# Python 关于 Sigma 函数
Sigma 函数，也称为求和函数，是数学中常用的函数之一。它可以对一系列的数字进行求和运算。在 Python 中，我们可以通过循环结构来实现 Sigma 函数的功能。
## 什么是 Sigma 函数？
在数学中，Sigma 函数是对一系列数字进行求和的函数。它的表示形式为：
